import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;
import java.util.function.Consumer;

/**
 * 二分搜索树bst
 *  > 完全二叉树，满二叉树
 *  > 理解bst的顺序性
 *  > floor ceil 操作， eg: 寻找elem的floor ceil 节点
 *  > rank  select 操作， eg：58这个元素排名第几， 排名第10的元素是谁 ？
 *  > 维护树的size（节点个数）, 每棵树有多少个节点
 *  > 维护深度的 bst
 *  > 支持重复元素的 bst
 *
 *  缺点：
 *      可能会退化成链表  -> avl 树解决这个问题（数据倾斜）
 * @param <E> 泛型参数
 */
public class BST<E extends Comparable<E>> {

    private Node root;
    private int size;

    public BST() {
        root = null;
        size = 0;
    }

    // => 添加
    public void add(E elem) {
        root = add(root, elem);
    }

    private Node add(Node node, E elem) {
        if (node == null) { // node == null 递归结束条件
            size++;  // 实际完成添加
            return new Node(null, elem, null);
        }
        if (elem.compareTo(node.elem) < 0) {
            // elem 的位置在左子树上
            node.left = add(node.left, elem);
        } else if (elem.compareTo(node.elem) > 0) {
            // elem 的位置在右子树上
            node.right = add(node.right, elem);
        } else {
            // elem == node.elem 这里定义的二分搜索树不处理重复元素
            // 根据定义BST性质情况，是否处理重复元素
        }
        return node;
    }

    // 非递归方式向bst添加元素
    public void addNR(E elem) {
        // TODO 非递归方式向bst添加元素
    }

    // => 查询
    public boolean contains(E elem) {
        return contains(root, elem);
    }

    private boolean contains(Node node, E elem) {
        if (node == null) return false;
        if (node.elem.compareTo(elem) == 0) return true;
        else if (node.elem.compareTo(elem) > 0) return contains(node.left, elem);
        else return contains(node.right, elem);
    }

    // => 遍历二叉树
    // 前序遍历
    public void preOrder(Consumer<E> consumer) {
        System.out.print("前序遍历：");
        preOrder(root, consumer);
    }

    private void preOrder(Node node, Consumer<E> consumer) {
        if (node == null) return;
        consumer.accept(node.elem);
        preOrder(node.left, consumer);
        preOrder(node.right, consumer);
    }

    // 中序遍历 - bst 中序是顺序的 ☆☆☆☆☆ => 重要性质 <=
    public void inOrder(Consumer<E> consumer) {
        System.out.print("中序遍历：");
        inOrder(root, consumer);
    }

    private void inOrder(Node node, Consumer<E> consumer) {
        if (node == null) return;
        inOrder(node.left, consumer);
        consumer.accept(node.elem);
        inOrder(node.right, consumer);
    }

    // 后序遍历 - 常用于为二分搜索树释放内存 ☆☆☆☆☆ => 重要性质 <=
    public void postOrder(Consumer<E> consumer) {
        System.out.print("后序遍历：");
        postOrder(root, consumer);
    }

    private void postOrder(Node node, Consumer<E> consumer) {
        if (node == null) return;
        postOrder(node.left, consumer);
        postOrder(node.right, consumer);
        consumer.accept(node.elem);
    }

//    • 二分搜索树遍历的非递归实现，比递归实现复杂很多
//    • 中序遍历和后序遍历的非递归实现更复杂
//    • 中序遍历和后序遍历的非递归实现，实际应用不广 TODO 中序后序非递归实现
//    • 中序遍历和后序遍历的非递归实现留做练习

    // => DFS 深度优先遍历
    // => DFS 是前序遍历，需要配合Stack结构
    public void preOrderNR() {
        if (root == null) return;
        System.out.print("DFS【深度优先遍历】:");
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            Node node = stack.pop();
            System.out.print(node.elem + " ");
            if (node.right != null) stack.push(node.right);
            if (node.left != null) stack.push(node.left);
        }
    }

    // => BFS 广度优先遍历
    // => 另外一种视角看待树结构
    // => 广度优先遍历的意义
    //  更快的找到问题的解
    //  常用于算法设计中 - 最短路径
    //  图中的深度优先遍历和广度优先遍历
    public void levelOrder() {
        if (root == null) return;
        System.out.print("BFS【广度优先遍历】:");
        LinkedList<Node> queue = new LinkedList<>();
        queue.addLast(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node node = queue.removeFirst();
            System.out.print(node.elem + " ");
            if (node.left != null) queue.addLast(node.left);
            if (node.right != null) queue.addLast(node.right);
        }
    }


    // => 删除二分搜索树中的节点
    //  > 查询，删除bst中的最大值和最小值
    // => 查询最大值和最小值
    public E minimum() {
        if (size == 0) throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
        Node minNode = minimum(root);
        return minNode.elem;
    }

    private Node minimum(Node node) {
        if (node.left == null) return node;
        return minimum(node.left);
    }

    public E maximum() {
        if (size == 0) throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
        Node maxNode = maximum(root);
        return maxNode.elem;
    }

    private Node maximum(Node node) {
        if (node.right == null) return node;
        return maximum(node.right);
    }

    // => 删除最大值和最小值
    public E removeMin() {
        E elem = minimum();
        root = removeMin(root);
        return elem;
    }
    private Node removeMin(Node node) {
        if (node.left == null) {
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size--;
            return rightNode;
        }
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }
    public E removeMax() {
        E elem = maximum();
        root = removeMax(root);
        return elem;
    }

    private Node removeMax(Node node) {
        if (node.right == null) {
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            size--;
            return leftNode;
        }
        node.right = removeMax(node.right);
        return node;
    }

    //  > 删除bst中的任意值，  前驱删除、后继删除
    public void remove(E elem) {
        root = remove(root, elem);
    }

    // 后继删除 successor
    private Node remove(Node node, E elem) {
        if (node == null) return null;

        // 目标元素在左子树上
        if(node.elem.compareTo(elem) > 0) {
            node.left = remove(node.left, elem);
            return node;
        }
        // 目标元素在右子树上
        else if (node.elem.compareTo(elem) < 0) {
            node.right = remove(node.right, elem);
            return node;
        }
        // 找到目标元素
        else {
            // 左子树为空
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size--;
                return rightNode;
            }
            // 右子树为空
            if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size--;
                return leftNode;
            }

            // 左右子树都不为空  Hibbard deletion 删除法
            // precursor 前驱删除 、 successor后继删除
            // 找到后继节点
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.left = node.left;
            successor.right = removeMin(node.right);
            size--;

            node.left = node.right = null;
            return successor ;
        }

    }

    public int size() {
        return size;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        toStringGen(root, res);
        return res.toString();
    }

    private void toStringGen(Node node, StringBuilder res) {
        if (node == null) return;
        toStringGen(node.left, res);
        res.append(node.elem).append(" ");
        toStringGen(node.right, res);
    }

    // 二叉树节点
    private class Node {
        public E elem;
        public Node left, right;

        public Node(Node left, E elem, Node right) {
            this.left = left;
            this.elem = elem;
            this.right = right;
        }

        public Node(E elem) {
            this(null, elem, null);
        }

        public Node() {
            this(null, null, null);
        }

        @Override
        public String toString() {
            return elem.toString();
        }
    }
}
